本發(fā)明涉及醫(yī)學(xué)大數(shù)據(jù)圖譜技術(shù)領(lǐng)域，尤其涉及一種中醫(yī)藥知識(shí)圖譜的構(gòu)建方法。

背景技術(shù)：

知識(shí)圖譜是一種圖結(jié)構(gòu)的知識(shí)庫(kù)，屬于知識(shí)工程的范疇。不同于普通知識(shí)庫(kù)，知識(shí)圖譜融合所有學(xué)科，將不同來(lái)源、不同類型、不同結(jié)構(gòu)的知識(shí)單元通過(guò)鏈接關(guān)聯(lián)成圖，基于各學(xué)科的元數(shù)據(jù)，為用戶提供更廣度、更深度的知識(shí)體系并不斷擴(kuò)充。其本質(zhì)上是將領(lǐng)域知識(shí)數(shù)據(jù)體系化、關(guān)系化，并以圖的方式將知識(shí)可視化。簡(jiǎn)單來(lái)說(shuō)，知識(shí)圖譜是基于信息系統(tǒng)建立的知識(shí)體系，通過(guò)數(shù)據(jù)采集、數(shù)據(jù)挖掘、信息處理、知識(shí)計(jì)量和圖形繪制等技術(shù)把復(fù)雜的知識(shí)領(lǐng)域系統(tǒng)地顯示出來(lái)，揭示知識(shí)領(lǐng)域的動(dòng)態(tài)發(fā)展規(guī)律。知識(shí)圖譜的應(yīng)用，擴(kuò)展了原科學(xué)知識(shí)圖譜的內(nèi)涵，使其應(yīng)用場(chǎng)景得到延伸。但是目前知識(shí)圖譜的應(yīng)用仍局限于搜索引擎及問(wèn)答系統(tǒng)等方面，其他方面應(yīng)用較少。醫(yī)學(xué)領(lǐng)域，特別是中醫(yī)學(xué)、中藥學(xué)中的病癥、疾病與診療手段之間通常存在著錯(cuò)綜復(fù)雜的關(guān)系，而現(xiàn)有的關(guān)系模型的數(shù)據(jù)存儲(chǔ)模式不便于醫(yī)學(xué)知識(shí)體系內(nèi)容的擴(kuò)充，也不能為中醫(yī)人員提供直觀的參考。而現(xiàn)有的中醫(yī)藥知識(shí)圖譜技術(shù)在參數(shù)設(shè)置水平不統(tǒng)一的情況下，中醫(yī)藥知識(shí)圖譜得出的評(píng)價(jià)標(biāo)準(zhǔn)不一致，容易得出存在冗余或與傳統(tǒng)配伍理論無(wú)法解釋的結(jié)論。

技術(shù)實(shí)現(xiàn)要素：

本發(fā)明的目的是為了解決現(xiàn)有技術(shù)中存在的缺點(diǎn)，而提出的一種中醫(yī)藥知識(shí)圖譜的構(gòu)建方法。

為了實(shí)現(xiàn)上述目的，本發(fā)明采用了如下技術(shù)方案：

一種中醫(yī)藥知識(shí)圖譜的構(gòu)建方法，包括步驟：

s1、從傳統(tǒng)中醫(yī)藥文獻(xiàn)以及臨床規(guī)范化病案、名中醫(yī)驗(yàn)案中挖掘提取知識(shí)元、樣本關(guān)系，以作為用于構(gòu)建中醫(yī)藥知識(shí)圖譜的基礎(chǔ)數(shù)據(jù)；

s2、通過(guò)深度學(xué)習(xí)器建立復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)，根據(jù)知識(shí)元和樣本關(guān)系構(gòu)建知識(shí)元節(jié)點(diǎn)集合及邊集合，將關(guān)系數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換成有向權(quán)值網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)；

s3、對(duì)知識(shí)圖譜模型進(jìn)行可視化地輸出。

進(jìn)一步地，在上述的一種中醫(yī)藥知識(shí)圖譜的構(gòu)建方法中，在步驟s1的實(shí)施過(guò)程中還包括以下步驟：

s11、數(shù)據(jù)導(dǎo)入，根據(jù)名老中醫(yī)臨床實(shí)踐經(jīng)驗(yàn)定義標(biāo)準(zhǔn)結(jié)構(gòu)化信息模板進(jìn)行數(shù)據(jù)錄入或?qū)?，分類存?chǔ)人口學(xué)資料數(shù)據(jù)、癥證主訴數(shù)據(jù)、檢查檢驗(yàn)數(shù)據(jù)、辨證用藥數(shù)據(jù)等；

s12、參考已有中醫(yī)藥本體標(biāo)準(zhǔn)抽取知識(shí)元節(jié)點(diǎn)并組建知識(shí)元節(jié)點(diǎn)集；

s13、參考已有中醫(yī)藥本體體系構(gòu)建本體-知識(shí)元分類概念結(jié)構(gòu)層次；

s14、將布爾型數(shù)據(jù)、分類數(shù)據(jù)檢查檢驗(yàn)結(jié)果轉(zhuǎn)換為數(shù)值型數(shù)據(jù)。

進(jìn)一步地，在上述的一種中醫(yī)藥知識(shí)圖譜的構(gòu)建方法中，在步驟s2的實(shí)施過(guò)程中還包括以下步驟：

s21、根據(jù)知識(shí)元節(jié)點(diǎn)度為其賦權(quán)；

s22、以文本共現(xiàn)為依據(jù)建立知識(shí)元關(guān)系邊集合；

s23、以知識(shí)元出現(xiàn)的時(shí)間序列為依據(jù)區(qū)分邊方向；

s24、以知識(shí)元共現(xiàn)文本計(jì)數(shù)總和為依據(jù)為邊集合賦權(quán)。

進(jìn)一步地，在上述的一種中醫(yī)藥知識(shí)圖譜的構(gòu)建方法中，在步驟s3的實(shí)施過(guò)程中還包括以下步驟：

s31、根據(jù)步驟s1中的步驟s11，對(duì)分類存儲(chǔ)的各字段進(jìn)行分布統(tǒng)計(jì)；

s32、根據(jù)步驟s1中的步驟s13中所確立的本體-知識(shí)元概念分類層次，建立知識(shí)元分類樹(shù)圖并著色，根據(jù)總體數(shù)據(jù)集統(tǒng)計(jì)分布對(duì)樹(shù)圖的區(qū)塊進(jìn)行面積調(diào)整；

s33、以步驟s1中步驟s13中所確定的概念層次為行數(shù)據(jù)，以步驟s1中步驟s14中數(shù)值化檢查檢驗(yàn)結(jié)果字段為度量，建立分類數(shù)據(jù)、診斷檢驗(yàn)結(jié)果透視表；

s34、將步驟s31中統(tǒng)計(jì)結(jié)果分布根據(jù)數(shù)據(jù)字段類型以餅圖、紙條圖、數(shù)據(jù)表等相應(yīng)可視化形式進(jìn)行展示；

s35、根據(jù)步驟s1中步驟s11、步驟s3中步驟s31、步驟s33、步驟s34組建患者畫(huà)像；

s36、根據(jù)步驟s1中步驟s11、步驟s3中步驟s31組建癥狀主訴數(shù)據(jù)分析；

s37、根據(jù)步驟s1中步驟s11、步驟s3中步驟s31組建辨證用藥數(shù)據(jù)分析；

s38、根據(jù)步驟s1中步驟s11、步驟s3中步驟s31、步驟s32組建患者數(shù)據(jù)綜合透視分析。

優(yōu)選地，對(duì)所述知識(shí)圖譜模型進(jìn)行可視化地輸出形式之一包括：知識(shí)元分類整合。

優(yōu)選地，對(duì)所述知識(shí)圖譜模型進(jìn)行可視化地輸出形式之一包括：用戶畫(huà)像。

優(yōu)選地，對(duì)所述知識(shí)圖譜模型進(jìn)行可視化地輸出形式之一包括：知識(shí)地圖。

進(jìn)一步地，所述地圖生成器用以生成所述知識(shí)地圖的參數(shù)至少包括：區(qū)塊數(shù)量、圖譜尺寸以及知識(shí)元范圍。

優(yōu)選地，對(duì)所述知識(shí)圖譜模型進(jìn)行可視化地輸出形式之一包括：知識(shí)推理網(wǎng)絡(luò)。

進(jìn)一步地，所述知識(shí)推理網(wǎng)絡(luò)由所述知識(shí)圖譜模型自動(dòng)生成，用以生成知識(shí)元構(gòu)成的有向加權(quán)網(wǎng)絡(luò)，所述知識(shí)元構(gòu)成的有向加權(quán)網(wǎng)絡(luò)中的各樣本關(guān)系、節(jié)點(diǎn)均具有權(quán)重，并可自動(dòng)/手動(dòng)定義聚類數(shù)量。

本發(fā)明的有益效果：本發(fā)明在現(xiàn)有圖譜構(gòu)建方法的基礎(chǔ)上融入深度學(xué)習(xí)技術(shù)，賦予了每個(gè)知識(shí)單元個(gè)體坐標(biāo)映射，充分利用了距離信息，體現(xiàn)它們之間的關(guān)聯(lián)，在常用藥對(duì)語(yǔ)義檢索、可視化中藥社團(tuán)發(fā)現(xiàn)，以及癥候與用戶群體、證型與用戶群體之間的關(guān)聯(lián)性研究上有顯著的優(yōu)越性。

附圖說(shuō)明

圖1為本發(fā)明實(shí)施例中中醫(yī)藥知識(shí)圖譜的構(gòu)建方法的流程圖；

圖2為本發(fā)明知識(shí)圖譜模型進(jìn)行可視化地輸出患者畫(huà)像的局部界面圖；

圖3為本發(fā)明可視化地輸出癥狀主訴數(shù)據(jù)分析結(jié)果的局部界面圖；

圖4為本發(fā)明可視化輸出辨證用藥數(shù)據(jù)分析結(jié)果的局部界面圖；

圖5為本發(fā)明可視化輸出患者數(shù)據(jù)綜合透視分析的局部界面圖；

圖6為本發(fā)明的核心癥狀群聚類知識(shí)地圖的局部界面圖；

圖7為本發(fā)明中醫(yī)辨證的知識(shí)推理網(wǎng)絡(luò)局部界面圖。

具體實(shí)施方式

下面將結(jié)合本發(fā)明實(shí)施例中的附圖，對(duì)本發(fā)明實(shí)施例中的技術(shù)方案進(jìn)行清楚、完整地描述，顯然，所描述的實(shí)施例僅僅是本發(fā)明一部分實(shí)施例，而不是全部的實(shí)施例。

本發(fā)明提供了一種中醫(yī)藥知識(shí)圖譜的構(gòu)建方法，其具體的構(gòu)建方法的流程步驟如圖1所示，

s1，從中醫(yī)藥文獻(xiàn)以及中醫(yī)藥文本中挖掘提取知識(shí)元、樣本關(guān)系，以作為用于構(gòu)建中醫(yī)藥知識(shí)圖譜的基礎(chǔ)數(shù)據(jù)；

s2，通過(guò)深度學(xué)習(xí)器建立復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)，根據(jù)知識(shí)元和樣本關(guān)系構(gòu)建知識(shí)元節(jié)點(diǎn)集合及邊集合，將關(guān)系數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換成有向權(quán)值網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)；

s3，對(duì)知識(shí)圖譜模型進(jìn)行可視化地輸出。

具體的，在步驟s1的實(shí)施過(guò)程中還包括以下步驟：

s11、數(shù)據(jù)導(dǎo)入，根據(jù)名老中醫(yī)臨床實(shí)踐經(jīng)驗(yàn)定義標(biāo)準(zhǔn)結(jié)構(gòu)化信息模板進(jìn)行數(shù)據(jù)錄入或?qū)?，分類存?chǔ)人口學(xué)資料數(shù)據(jù)、癥證主訴數(shù)據(jù)、檢查檢驗(yàn)數(shù)據(jù)、辨證用藥數(shù)據(jù)等；

s12、參考已有中醫(yī)藥本體標(biāo)準(zhǔn)抽取知識(shí)元節(jié)點(diǎn)并組建知識(shí)元節(jié)點(diǎn)集；

s13、參考已有中醫(yī)藥本體體系構(gòu)建本體-知識(shí)元分類概念結(jié)構(gòu)層次；

s14、將布爾型數(shù)據(jù)、分類數(shù)據(jù)檢查檢驗(yàn)結(jié)果轉(zhuǎn)換為數(shù)值型數(shù)據(jù)。

在步驟s2實(shí)施過(guò)程中還包括以下步驟：

s21、根據(jù)知識(shí)元節(jié)點(diǎn)度為其賦權(quán)；

s22、以文本共現(xiàn)為依據(jù)建立知識(shí)元關(guān)系邊集合；

s23、以知識(shí)元出現(xiàn)的時(shí)間序列為依據(jù)區(qū)分邊方向；

s24、以知識(shí)元共現(xiàn)文本計(jì)數(shù)總和為依據(jù)為邊集合賦權(quán)。

在步驟s3實(shí)施過(guò)程中還包括以下步驟：

s31、根據(jù)步驟s1中的步驟s11，對(duì)分類存儲(chǔ)的各字段進(jìn)行分布統(tǒng)計(jì)；

s32、根據(jù)步驟s1中的步驟s13中所確立的本體-知識(shí)元概念分類層次，建立知識(shí)元分類樹(shù)圖并著色，根據(jù)總體數(shù)據(jù)集統(tǒng)計(jì)分布對(duì)樹(shù)圖的區(qū)塊進(jìn)行面積調(diào)整；

s33、以步驟s1中步驟s13中所確定的概念層次為行數(shù)據(jù)，以步驟s1中步驟s14中數(shù)值化檢查檢驗(yàn)結(jié)果字段為度量，建立分類數(shù)據(jù)、診斷檢驗(yàn)結(jié)果透視表；

s34、將步驟s31中統(tǒng)計(jì)結(jié)果分布根據(jù)數(shù)據(jù)字段類型以餅圖、紙條圖、數(shù)據(jù)表等相應(yīng)可視化形式進(jìn)行展示；

s35、根據(jù)步驟s1中步驟s11、步驟s3中步驟s31、步驟s33、步驟s34組建患者畫(huà)像，具體如圖2所示；

s36、根據(jù)步驟s1中步驟s11、步驟s3中步驟s31組建癥狀主訴數(shù)據(jù)分析，具體如圖3所示；

s37、根據(jù)步驟s1中步驟s11、步驟s3中步驟s31組建辨證用藥數(shù)據(jù)分析，具體如圖4所示；

s38、根據(jù)步驟s1中步驟s11、步驟s3中步驟s31、步驟s32組建患者數(shù)據(jù)綜合透視分析，具體如圖5所示。

在上述的一種中醫(yī)藥知識(shí)圖譜的構(gòu)建方法中，對(duì)所述知識(shí)圖譜模型進(jìn)行可視化地輸出形式之一包括：知識(shí)地圖。具體的，地圖生成器用以生成所述知識(shí)地圖的參數(shù)至少包括：區(qū)塊數(shù)量、圖譜尺寸以及知識(shí)元范圍。

再進(jìn)一步地，在上述的一種中醫(yī)藥知識(shí)圖譜的構(gòu)建方法中，對(duì)所述知識(shí)圖譜模型進(jìn)行可視化地輸出形式之一還包括：知識(shí)推理網(wǎng)絡(luò)。如圖2所示，具體的，知識(shí)推理網(wǎng)絡(luò)由所述知識(shí)圖譜模型自動(dòng)生成，用以生成知識(shí)元構(gòu)成的有向加權(quán)網(wǎng)絡(luò)，所述知識(shí)元構(gòu)成的有向加權(quán)網(wǎng)絡(luò)中的各樣本關(guān)系、節(jié)點(diǎn)均具有權(quán)重，并可自動(dòng)/手動(dòng)定義聚類數(shù)量。生成的核心癥狀群聚類知識(shí)地圖如圖6所示，以不同色塊進(jìn)行標(biāo)記，生成的中醫(yī)辨證的知識(shí)推理網(wǎng)絡(luò)如圖7所示。

本發(fā)明的結(jié)合深度學(xué)習(xí)可綜合兩者的優(yōu)勢(shì)，即分析結(jié)果融合了有向網(wǎng)絡(luò)、語(yǔ)義距離、坐標(biāo)定位、基于層次化聚類的社群分析等特性，大大增強(qiáng)了藥對(duì)核心方、癥候?qū)ΑY候群、中醫(yī)病機(jī)演變規(guī)律、以及上述知識(shí)元間相互關(guān)聯(lián)關(guān)系的發(fā)現(xiàn)能力。通過(guò)在現(xiàn)有圖譜構(gòu)建方法的基礎(chǔ)上融入深度學(xué)習(xí)技術(shù)，賦予了每個(gè)知識(shí)單元個(gè)體坐標(biāo)映射，充分利用了距離信息，體現(xiàn)它們之間的關(guān)聯(lián)，在常用藥對(duì)語(yǔ)義檢索、可視化中藥社團(tuán)發(fā)現(xiàn)的關(guān)聯(lián)性研究上有顯著的優(yōu)越性。

以上所述，僅為本發(fā)明較佳的具體實(shí)施方式，但本發(fā)明的保護(hù)范圍并不局限于此，任何熟悉本技術(shù)領(lǐng)域的技術(shù)人員在本發(fā)明揭露的技術(shù)范圍內(nèi)，根據(jù)本發(fā)明的技術(shù)方案及其發(fā)明構(gòu)思加以等同替換或改變，都應(yīng)涵蓋在本發(fā)明的保護(hù)范圍之內(nèi)。